【摘要】：復(fù)述的相關(guān)技術(shù)研究很早就在國(guó)內(nèi)外開展了,它是自然語(yǔ)言處理任務(wù)中的一個(gè)重要領(lǐng)域。復(fù)述任務(wù)如果按文本粒度劃分的話,一般可以分為詞匯級(jí),短語(yǔ)級(jí)以及句子級(jí);按具體任務(wù)劃分,可以分為抽取式,判別式以及生成式。本課題基于深度學(xué)習(xí)的細(xì)粒度中文復(fù)述抽取技術(shù)研究,旨在研究細(xì)粒度(詞匯和短語(yǔ))的中文復(fù)述抽取,希望能夠獲取優(yōu)質(zhì)的復(fù)述資源。復(fù)述任務(wù)在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中是偏底層的任務(wù),復(fù)述資源的好壞能直接影響很多上層任務(wù),例如:信息檢索、問(wèn)答系統(tǒng)、機(jī)器翻譯等都能夠通過(guò)復(fù)述資源進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng),進(jìn)而提升任務(wù)效果。考慮到傳統(tǒng)方法在復(fù)述任務(wù)上已經(jīng)日趨瓶頸,而深度學(xué)習(xí)相關(guān)技術(shù)日趨火熱,在很多任務(wù)上都能夠幫助提升效果。本課題基于深度學(xué)習(xí)的細(xì)粒度中文復(fù)述抽取技術(shù)研究嘗試將深度學(xué)習(xí)的方法引入到中文復(fù)述任務(wù)中來(lái),希望能夠獲取到更加優(yōu)質(zhì)的復(fù)述資源。本課題所要研究的內(nèi)容主要包括以下三個(gè)部分:首先是詞匯級(jí)中文復(fù)述抽取技術(shù)研究;然后是中文短語(yǔ)劃分的技術(shù)研究;最后是短語(yǔ)級(jí)中文復(fù)述抽取技術(shù)研究。在詞匯級(jí)中文復(fù)述抽取任務(wù)中,本文提出了基于“樞軸法”的中文候選復(fù)述抽取方式,利用豐富的在線英文詞典,能夠獲取到大量的候選復(fù)述數(shù)據(jù)。與此同時(shí),本文還提出了帶負(fù)采樣機(jī)制的多模型融合的判別方式用于在候選中文詞匯復(fù)述的基礎(chǔ)上進(jìn)行判別過(guò)濾。通過(guò)對(duì)最終的中文詞匯的復(fù)述資源進(jìn)行隨機(jī)抽取并人工評(píng)價(jià),結(jié)果顯示:本課題中所提出來(lái)的中文詞匯復(fù)述抽取方法,都要優(yōu)于目前其他的中文詞匯復(fù)述抽取方法。在中文短語(yǔ)劃分的任務(wù)中,本文提出了2*BiLSTM+BiLSTM+CRF的序列標(biāo)注模型,基于CTB8.0的語(yǔ)料進(jìn)行模型訓(xùn)練和測(cè)試。該模型主要用于在中文單語(yǔ)語(yǔ)料上進(jìn)行短語(yǔ)劃分。通過(guò)實(shí)驗(yàn)比對(duì),最終證明的本文提出來(lái)的模型在中文短語(yǔ)劃分上的效果要優(yōu)于同類模型。在中文短語(yǔ)復(fù)述抽取任務(wù)中,本文運(yùn)用預(yù)先提出的序列標(biāo)注模型進(jìn)行中文短語(yǔ)劃分,通過(guò)規(guī)則過(guò)濾獲取到大概103萬(wàn)條優(yōu)質(zhì)的中文短語(yǔ)。在此基礎(chǔ)上進(jìn)行相關(guān)對(duì)比實(shí)驗(yàn),本文提出了基于二元注意力機(jī)制的遞歸自編碼模型,用以學(xué)習(xí)中文短語(yǔ)的向量表示,通過(guò)計(jì)算余弦相似度,以語(yǔ)義距離最相近的40個(gè)短語(yǔ)作為候選短語(yǔ)復(fù)述,同時(shí)按照語(yǔ)義相似度,對(duì)短語(yǔ)復(fù)述進(jìn)行排序。最后基于翻譯數(shù)據(jù)和規(guī)則,過(guò)濾錯(cuò)誤或者低質(zhì)量的候選短語(yǔ)復(fù)述。實(shí)驗(yàn)對(duì)比得出結(jié)論,本課題中提出來(lái)的中文短語(yǔ)復(fù)述抽取方法,要優(yōu)于目前的其他模型。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP391.1;TP18

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本文編號(hào)：2588508